房地产市场销售数据分析数据集RealEstateSalesDataAnalysis-semakurt
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 销售数据, 市场分析, 房价预测, 交易记录, 地理信息, 评估价值
数据概述：
该数据集包含来自特定地区（具体地区未在数据集中明确，但从地名推测为美国康涅狄格州）的房地产销售数据，记录了2001年至2022年间的房地产交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2001年至2022年。
地理范围：数据覆盖了康涅狄格州的多个城镇，包含详细的房产地址和地理位置信息。
数据维度：数据集包括“Serial Number”（序列号）、“List Year”（挂牌年份）、“Date Recorded”（记录日期）、“Town”（城镇）、“Address”（地址）、“Assessed Value”（评估价值）、“Sale Amount”（销售额）、“Sales Ratio”（销售比率）、“Property Type”（物业类型）、“Residential Type”（住宅类型）、“Non Use Code”、“Assessor Remarks”、“OPM remarks”和“Location”（地理位置）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Real_Estate_Sales_2001-2022_GL.csv，便于数据分析和处理。数据已进行结构化处理，方便统计分析和可视化。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场、经济学、地理信息系统（GIS）等领域的研究，例如房价影响因素分析、市场趋势预测、地理空间分析等。
行业应用：可以为房地产经纪公司、评估机构、金融机构提供数据支持，例如房价评估、市场调研、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定和市场监管，帮助制定合理的税收政策和住房保障计划。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素、市场动态变化、不同区域房价差异等，帮助用户实现市场预测、投资决策优化、风险评估等目标。
